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Enregistrement W7104472397 · doi:10.71781/23071

Les facteurs favorisant la réussite de l'instigation en matière de drogues à Montréal en 2018

2021· dissertation· fr· W7104472397 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Criminal liabilityRail transportationDescriptive research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La montée de la nouvelle gestion publique est « l’une des tendances internationales les plus marquantes de l’administration publique » (Hood, 1991). Les services de police n’ont pas été épargnés par ce nouveau type d’administration (Dupont, 2003). C’est dans ce contexte de reddition de compte, de gestion entrepreneuriale, de contraintes économiques, de recherche de l’efficacité et de l’efficience que de nombreuses études sur l’évaluation et la performance de la police ont été effectuées à partir des années 1970, notamment en lien avec la priorisation des dossiers et les facteurs favorisant sa résolution. La présente étude s’inscrit dans cette visée d’évaluation des enquêtes criminelles, plus particulièrement à l’efficacité et l’efficience de la gestion des enquêtes en matière de drogues et les facteurs favorisant sa réussite. La présente étude a pour but de répondre à trois objectifs. Le premier objectif est de dresser un portrait détaillé des dossiers d’instigation en matière de drogue au SPVM en 2018. Le second objectif est, de façon exploratoire, de tester la transférabilité du modèle de l’instigation de Kilfeather (2011) à l’instigation en matière de drogue au SPVM en 2018. Enfin, le troisième objectif, directement en lien avec l’efficacité policière, est d’identifier les facteurs non institutionnels et institutionnels qui favorisent la réussite de l’instigation. Des analyses descriptives ont été produites afin de répondre aux deux premiers objectifs et des régressions logistiques et linéaires ont été utilisées afin de dégager les facteurs favorisant la réussite de l’enquête en matière de drogue à Montréal en 2018. L’analyse descriptive des 324 dossiers d’enquête en matière de drogue à Montréal en 2018 permet de constater un processus similaire à Kilfeather (2011) dans lequel trois éléments sont essentiels dans ce type d’enquête, soient l’utilisation d’une source humaine, l’utilisation de la surveillance physique et la saisie de drogue, lors d’une perquisition ou par un agent d’infiltration. Les analyses multivariées de l’étude suggèrent que, pour les trois définitions de la réussite qu’est la résolution, l’arrestation et la soumission d’une demande d’intenter des procédures, les trois facteurs significatifs qui favorise la réussite sont le fait que l’infraction est commise sur la voie publique, le fait que le suspect se déplace en véhicule et le nombre de surveillances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2021
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